Wenn man sich die Zurückverfolgungs aussehen, wenn der Fehler auftritt, werden Sie so etwas wie sehen:
---------------------------------------------------------------------------
MemoryError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-1e538e8d766e> in <module>()
----> 1 f2 = interp1d(x, y, kind='cubic')
/home/warren/local_scipy/lib/python2.7/site-packages/scipy/interpolate/interpolate.py in __init__(self, x, y, kind, axis, copy, bounds_error, fill_value)
390 else:
391 minval = order + 1
--> 392 self._spline = splmake(x, y, order=order)
393 self._call = self.__class__._call_spline
394
/home/warren/local_scipy/lib/python2.7/site-packages/scipy/interpolate/interpolate.py in splmake(xk, yk, order, kind, conds)
1754
1755 # the constraint matrix
-> 1756 B = _fitpack._bsplmat(order, xk)
1757 coefs = func(xk, yk, order, conds, B)
1758 return xk, coefs, order
MemoryError:
Die Funktion, die fehlschlägt ist scipy.interpolate._fitpack._bsplmat(order, xk)
. Diese Funktion erstellt ein 2-d Array von 64-Bit-Floats mit der Form (len(xk), len(xk) + order - 1)
. In Ihrem Fall ist dies über 51 GB.
Statt interp1d
, sehen Sie, ob InterpolatedUnivariateSpline
für Sie arbeitet. Zum Beispiel
import numpy as np
from scipy.interpolate import InterpolatedUnivariateSpline
x = np.linspace(0, 10, 80000)
y = np.cos(-x**2/8.0)
f2 = InterpolatedUnivariateSpline(x, y, k=3)
Ich bekomme damit keinen Speicherfehler.
Ich bekomme einen Speicherfehler auf einem Computer mit 16 GB, also nicht überstürzen und mehr Speicher kaufen, um dies zu beheben. :) –
Ist das nur ein Testfall für ein Problem, bei dem die eigentliche Funktion weniger gut funktioniert? Sonst brauchen Sie wahrscheinlich nicht 80000 Punkte! Selbst bei 800 Punkten ist der Worst-Case-Fehler zwischen dem Interpolanten und 'np.cos (-x ** 2/8.0)' auf dem Intervall [0, 10] kleiner als 2e-8. –
Ja, das war nur ein funktionierendes Beispiel. – HyperCube